よりスマートで効率の高いデバイスのための機械学習アプリケーション
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従来のMLおよびDLモデルによるスケーラブルなAI推論
Arm Neoverse搭載のGoogleのAxion CPUは、さまざまなワークロードにわたってAI推論を大規模に加速します。XGBoostなどの構造化データモデルから、BERTを使用した自然言語処理（NLP）、ResNet50を使用したコンピュータービジョンまで、Axionは従来の機械学習とディープラーニングの両方のユースケースにわたってArmのパフォーマンスにおけるリーダーシップを発揮します。
GoogleがどのようにしてArmベースのAxion CPUを使用してBERT（NLP）、XGBoost（表形式データ）、ResNet-50（コンピュータービジョン）の推論を最適化し、エンタープライズAIにパフォーマンス、効率、スケーラビリティを実現したかをご覧ください。
オンデバイスMLを搭載した音声インターフェイス
Armは、デバイス上でMLモデルを実行することで、メモリーと電力が制限された消費者向けデバイスでの自然な音声インタラクションを可能にし、プライバシーの強化、遅延の削減、クラウドへの常時接続の不要化を実現します。
SensoryがどのようにしてArm MLテクノロジーを活用し、プライベートで応答性の高い音声アシスタントを開発したかを説明します。
エッジ機械学習によるスマートなホームオートメーション
ArmベースのMLは、スマートホームデバイスにおけるリアルタイムのローカル処理を強化し、データをクラウドに送信せずに顔認識、モーション検出、インテリジェントな気候制御などの機能を実現します。
GrovetyがどのようにしてArmテクノロジーを活用し、家庭内セキュリティと応答性を強化するインテリジェントなビジュアルエッジデバイスを構築するかをご覧ください。
機械学習による予知保全の実現
Arm MLソリューションにより、産業用機器はセンサーを監視し、障害が発生する前に予測できるため、ダウンタイムの短縮、機器の寿命の延長、運用効率の向上を実現します。
ArmベースのRaspberry Pi 5がどのようにして産業環境におけるリアルタイム分析と予知保全をサポートするかをご覧ください。
モバイル向けの生成AIおよび従来型AI
Armプロセッサーは、生成AIタスクと従来型AIタスクの両方をモバイルデバイス上で直接サポートし、コンテンツの要約やインテリジェントアシスタントなどの機能を実現するとともに、プライバシーの保護、遅延の最小化に貢献します。
ArmがどのようにしてモバイルCPU向けのリアルタイム音声やテキスト要約などのオンデバイス生成AIエクスペリエンスを実現かを説明します。
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初心者向けガイド
MLをデバイスに追加することをご検討中のお客様へ
プラットフォーム設定、ハードウェア、ソフトウェア、エコシステムの重要性について確認しましょう。MLの基礎を理解し、機会と課題を探り、どのようにして開始するかをご紹介します。
ポッドキャスト
テクノロジーによる野生生物の追跡と保護
従来のMLとセンサーテクノロジーが、研究者による野生生物の行動の監視にどのように活用され、よりスマートでデータ駆動型の洞察を通じて保全を推進しているかを学びます。
ポッドキャスト
野生生物保護のためのAI
従来のMLからDLまでのAIモデルが、パターン認識、予測モデリング、リアルタイム分析を通じて、どのようにより効果的な野生生物保護を可能にしているかを学びます。
エッジからクラウドまでのAI
AIプロセッシングの未来：ヘテロジニアス・コンピューティング
このMIT Technology Reviewの調査レポートでは、AWS、Meta、Samsungからの洞察を基に、新しいコンピューティング枠組みがどのようにシームレスなAIエクスペリエンスを実現できるかを探ります。